[发明专利]图像去模糊的方法、装置和设备

说明书

本发明实施例提供一种图像去模糊的方法、装置和设备。该方法包括：获取待处理图像的背景层的模糊核和反光层的模糊核；根据公式确定所述待处理图像的背景层L_B和所述待处理图像的反光层L_R。本发明实施例的方法，分别考虑了待处理图像的背景层的模糊核和反光层的模糊核，并且基于这两个模糊核进行背景层和反光层的分离和去模糊，不仅提高了图像去模糊的准确度，也使得还原出的图像更加清晰。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像去模糊方法、装置和设备。

背景技术

随着计算机技术的发展，所兴起的数字图像处理技术是通过计算机对图像进行去噪声、增强、复原、分割等处理的方法。在实际拍摄照片的过程中，由于相机的抖动或者是物体的运动，拍摄的图片经常会出现运动模糊，尤其是在环境光线比较暗、快门时间长的情况下，图像模糊的几率会大大提升。另外，当在暗光环境下拍摄具有可反光平面的物体时，画面中会同时出现物体(背景层)和反光层。这样就会造成在很多情况下，一副图片即出现了运动模糊也带有反光的情况，因此，对于这类图片的清晰还原，成为目前技术人员攻关的重要课题。

现有技术中，图像的去模糊算法是Xu&Jia在2010年的ECCV会议文章“Two-PhaseKernel Estimation for Robust Motion Deblurring”被提出的，具体为：从图像金字塔的最底层出发，多尺度(multi-scale)从小到大的迭代优化图像的运动模糊核，然后使用ISD技术对所估计得到的运动模糊核进行进一步的优化，最后基于估计得到的运动模糊核，采用快速TV-L1反卷积算法反卷积之后得到清晰的结果图。

上述运动模糊核估计的过程中，需要选取图像中最强的边缘，并根据这些最强的边缘估计出运动模糊核。但是，对于运动模糊且带有反光的图片，图中部分最强的边缘隶属于背景层，但也有部分最强的边缘属于反光层，即这些强边缘并不是由一种模糊核产生的，而现有技术的图像去模糊方法是基于图片中没有反光的先验条件进行的，因而在带有反光层的图像中，这种先验条件是不成立的，故而，现有技术的图像去模糊方法无法得到准确的结果。

发明内容

本发明实施例提供一种图像去模糊方法、装置和设备，用以解决现有技术在对带有反光层的图像进行去模糊时，得到的去模糊结果准确性低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种图像去模糊的方法，包括：

获取待处理图像的背景层的模糊核和反光层的模糊核；

根据公式确定所述待处理图像的背景层L_B和所述待处理图像的反光层L_R；其中，所述B为待处理图像的像素矩阵，所述K_B为所述背景层的模糊核，所述K_R为所述反光层的模糊核，所述K_i为K_B或者K_R，所述L_i为L_B或者L_R，所述α_l为表征原始清晰图像的梯度分布程度的因子，所述μ_d和μ_l为调整还原出的清晰图像的平滑程度的调整因子。

本发明实施例提供的图像去模糊的方法，通过获取待处理图像的背景层的模糊核和反光层的模糊核，然后根据公式确定待处理图像的背景层L_B和待处理图像的反光层L_R，从而还原出清晰度满足用户要求的图像。由于本发明实施例中分别考虑了待处理图像的背景层的模糊核和反光层的模糊核，并且基于这两个模糊核采用上述公式1同时进行背景层和反光层的分离和去模糊，不仅提高了图像去模糊的准确度，也使得还原出的图像更加清晰。

在一种可能的设计中，所述获取待处理图像的背景层的模糊核和反光层的模糊核，具体包括：